26. März 2018

Wojciech Samek gibt 2018 mehrere Tutorials auf Computer Vision und Medical Imaging Konferenzen zum Thema Maschinelles Lernen

Wojciech Samek, Gruppenleiter Maschinelles Lernen am Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut HHI, wird in diesem Jahr an drei Konferenzen teilnehmen und dort mehrstündige Tutorials halten. Er wird auf der IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)“ in Salt Lake City, auf der „International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI)“ in Granada und auf der „IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)“ in Athen jeweils ein Tutorial halten.

Das Institute of Electrical and Electronics Engineers”, kurz IEEE, ist die weltweit größte technische Fachorganisation, die technologische Innovation und Exzellenz zum Ziel hat. Sie stellt einen Berufsverband von Ingenieuren aus den Bereichen Elektro- und Informationstechnik dar, ist Veranstalter von Fachtagungen, Herausgeber von Fachzeitschriften und bildet Gremien für die Standardisierung von Techniken, Hardware und Software.

Die vom IEEE ausgerichtete „IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition” ist eine der renommiertesten jährlich stattfindenden Computer-Vision-Veranstaltungen. Sie setzt sich aus der Hauptkonferenz und mehreren gemeinsamen Workshops und Kurzkursen zusammen und findet vom 18. bis zum 22. Juni 2018 in Salt Lake City, USA, statt. Wojciech Sameks Tutorial Interpreting and Explaining Deep Models in Computer Vision” wird am 18. Juni stattfinden.

Die International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention” wird vom 16. bis zum 20. September 2018 in Granada, Spanien abgehalten. Die jährliche MICCAI-Konferenz zieht weltweit führende biomedizinische Wissenschaftler, Ingenieure und Kliniker aus einer Vielzahl von Disziplinen an, die sich mit medizinischer Bildgebung und computergestützter Intervention befassen. Ziel der MICCAI ist, dass die Zielgruppe, bestehend aus Fachleuten, Studenten, Klinikern, Nachwuchswissenschaftlern und etablierten Forschern, sich einen umfassenden und aktuellen Überblick über ein einzelnes Fachgebiet verschaffen kann. In diesem Zusammenhang findet Wojciech Sameks Tutorial „Interpretable Machine Learning“ am 16. September auf der MICCAI statt.

Die ebenfalls vom IEEE ausgerichtete „IEEE International Conference on Image Processing” findet vom 7. bis 10. Oktober 2018 in Athen, Griechenland, statt. Die ICIP ist eine der weltweit größten und umfassendsten technischen Konferenzen zum Thema Bild- und Videoverarbeitung und Computer-Vision. Das Thema der ICIP 2018 lautet „Imaging beyond imagination“. Auf der Konferenz werden hochkarätige Referenten, Tutorials, Exponate und ein Vorzeigeprojekt der Bildverarbeitungstechnologie zu sehen sein. Wojciech Samek wird sein Tutorial „Interpretable Deep Learning: Towards Understanding & Explaining Deep Neural Networks” am 7. Oktober auf der ICIP halten.  

Das Team um Wojciech Samek forscht in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI), künstliche Neuronale Netze, Deep Learning und interpretierbares Maschinelles Lernen. Samek konzentriert sich dabei unter anderem auf die Entwicklung von Methoden zur Visualisierung, Erklärung und Interpretation von tiefen Neuralen Netzen und anderen Machine-Learning-Modellen.

Mit der Verfügbarkeit großer Datenbanken und den jüngsten Verbesserungen in der Methodik des Deep Learning erreicht oder übertrifft die Leistung von KI-Systemen das menschliche Niveau bei einer zunehmenden Anzahl komplexer Aufgaben. Aufgrund ihrer geschachtelten nichtlinearen Struktur werden diese sehr erfolgreichen Maschinellen Lernmodelle jedoch in der Regel in einer Black-Box-Manier angewendet, d.h. es werden keine Informationen darüber geliefert, was sie zu ihren Vorhersagen führt. Da dieser Mangel an Transparenz ein großer Nachteil sein kann, z.B. in medizinischen Anwendungen, hat die Forschung zu einer erklärbaren KI (explainable AI - XAI) in letzter Zeit zunehmend an Bedeutung gewonnen.

Weitere Informationen zu den Konferenzen finden Sie hier:
CVPR , MICCAI , ICIP